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第3 章统计流程管制 - 马可设计
74 品質管理
3
第 章 統計流程管制
3
第 章 統計流程管制 75
3.1 前言
3.2 統計流程管制之原理
3.3 計量值管制圖
3.4 短流程 SPC
3.5 計數值管制圖
3.6 管制圖之選擇
76 品質管理
統計流程管制(statistical process control, SPC )之目的為監控流程之狀
態,當發現流程不穩定時可以及時找出異常原因,在必要時採取適當之矯正
行動,以排除異常、降低流程之變異,並使製程恢復穩定狀態。因此,統計
流程管制為一預防性的品質管制手段,比事後的檢驗更能提升產品品質。本
章主要針對統計流程管制之原理、計量值管制圖與計數值管制圖做一扼要性
的介紹。
3.1 前言
品質為提升公司競爭力重要因素之一。品質大師戴明(W. Edwards De-
ming )將品質改善的觀念由「檢驗」拉至「流程管制」。此概念說明品質是
製造出來的,而非檢驗出來的。SPC 主張利用統計方法來管制流程並預防缺
失的發生。SPC 是一線上(on-line )流程品質改善手法,主要利用分析抽樣
樣本資料來判斷流程是否處於穩定狀態,當發現流程存在異常時,能適時採
取矯正行動將異常原因排除掉,目的為使流程平均值能符合目標值,並持續
降低流程變異。
3.1 SPC
圖 說明整個 執行過程。首先收集產品品質特性數據資料,之後
針對這些數據進行初步分析與評估,譬如集中趨勢、離散趨勢之估計及檢驗
數據是否符合某一假設的機率分配(如常態、卜氏)等。接下來,診斷流程
是否處於穩定狀態,常用的診斷工具為管制圖(control chart )。當管制圖發
出警訊顯示流程處於不穩定狀態時,品管人員需找出造成流程發生異常的原
因,之後構思、規劃改善之措施。當決定好改善方案後,立即採取矯正行動,
以使得相同流程問題不再發生。
▲圖3.1 SPC 執行過程
3
第 章 統計流程管制 77
3.2 統計流程管制之原理
3.2.1 流程變異來源
即使流程上擁有高精密度之機器進行生產,其所生產出來的產品仍存在
著變異(variation )。簡言之,同一流程條件下所生產出來的產品不可能完全
相同。一般而言,變異的型態包括:
件內變異(within-piece variation )
單一組件下之變異。例如同一塊鈑金不同位置上之粗糙度、噴漆厚度
不全然相同。
件間變異(piece-to-piece variation )
同一時間內所生產的數個產品之間的變異。例如同時間充填數瓶飲
料,充填量的水準可能都不一樣。
時間上之變異(time-to-time variation )
產品在不同時間下生產所造成之變異。例如刀具磨損造成切削深度不
一。
製造流程上之變異,通常係來自於設備、原物料、環境及操作
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